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概述

  传统的单机锁（Synchronized，ReentrantLock）都是进程级别的锁，无法应对服务多实例部署的场景（每个服务实例都有自己的进程），如果需要跨进程加锁，则需要引入第三方工具对于进程统一管理。
  使用Redis可以实现简易的分布式锁，而最常见的成熟的分布式锁方案是Redisson。

一、Redis实现分布式锁

  案例工程：减库存，没有加锁控制，在高并发的场景下必然会出现超卖的问题。如果是在单点部署的情况下，可以通过本地锁解决，但是目前服务多点部署，本地锁的方案无法进行控制。

@Service
public class DistributedLockDemo {@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;private final String STOCK_PREFIX = "stock:";private final String STOCK_LOCK = "stock:lock:";public void deduceStock(int orderNum,int orderId){//业务代码int stockNumber = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(STOCK_PREFIX + orderId));if (stockNumber > 0){stockNumber = stockNumber - orderNum;}stringRedisTemplate.opsForValue().set(STOCK_PREFIX + orderId, String.valueOf(stockNumber));}
}

1.1、第一版

  以stock:lock:前缀加上orderId作为key，使用setIfAbsent进行加锁，setIfAbsent命令是Redis原生的setNx命令在客户端的体现，setNx命令是仅仅当设置的key不存在时，才可以成功，保证互斥性。
  这样做存在的问题是，如果在执行业务代码的过程中，出现了异常，那么解锁的代码则永远无法执行，造成死锁

@Service
public class DistributedLockDemo {@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;private final String STOCK_PREFIX = "stock:";private final String STOCK_LOCK = "stock:lock:";public void deduceStock(int orderNum,int orderId){Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(STOCK_LOCK + orderId, "lock");if (lock){//业务代码int stockNumber = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(STOCK_PREFIX + orderId));if (stockNumber > 0){stockNumber = stockNumber - orderNum;}stringRedisTemplate.opsForValue().set(STOCK_PREFIX + orderId, String.valueOf(stockNumber));stringRedisTemplate.delete(STOCK_LOCK + orderId);}}
}

1.2、第二版

  针对第一版的问题进行改造，将解锁的代码放到finally代码块中。这种方案依旧会存在问题，因为finally代码块只能保证程序出错时最终执行，无法保证服务器宕机造成的死锁，所以最好在加锁时设置一个超时时间，到期自动释放。

    public void deduceStock(int orderNum,int orderId){try {Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(STOCK_LOCK + orderId, "lock");if (lock){//业务代码int stockNumber = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(STOCK_PREFIX + orderId));if (stockNumber > 0){stockNumber = stockNumber - orderNum;}stringRedisTemplate.opsForValue().set(STOCK_PREFIX + orderId, String.valueOf(stockNumber));stringRedisTemplate.delete(STOCK_LOCK + orderId);}} catch (Exception e) {}finally {stringRedisTemplate.delete(STOCK_LOCK + orderId);}}

1.3、第三版

  设置超时时间，可以使用stringRedisTemplate.expire方法，但是这样写：

Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(STOCK_LOCK + orderId, "lock");
stringRedisTemplate.expire(STOCK_LOCK + orderId, 10, TimeUnit.SECONDS);

  是不具有原子性的，需要分为两条命令执行，如果在执行两条命令之间出现问题，依旧会造成死锁的问题。在Redis的层面提供了一条命令 set NX EX，保证设置超时时间和加锁是原子性操作：

Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(STOCK_LOCK + orderId, "lock",10, TimeUnit.SECONDS);

  加锁时存在的问题看似是解决了，但是解锁的代码：

stringRedisTemplate.delete(STOCK_LOCK + orderId);

  会存在一种情况：

• 线程一获取到了锁，然后在执行业务代码的时候陷入了阻塞。
• 线程一的锁到期自动释放。
  • 线程二获取到了锁，执行业务代码
• 线程一从阻塞状态恢复，执行完业务代码，要执行最终的解锁逻辑
• 线程一将线程二的锁解锁。

1.3、第四版

  为了避免当前线程将其他线程的锁误解锁，需要在加锁时加入自己的线程唯一标识，并且在解锁时进行判断：
  注意，不要用当前Thread.currentThread().getId()方法去获取线程ID，因为不同机器上的线程ID可能会重复。Redisson底层也不是直接用上述的API获取的线程ID，而是和UUID进行了拼接。

//加锁
String threadId = UUID.randomUUID().toString().replace("-","");
Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(STOCK_LOCK + orderId, threadId,10, TimeUnit.SECONDS);//解锁
String threadIdFromRedis = stringRedisTemplate.opsForValue().get("STOCK_LOCK + orderId");
if (threadId.equals(threadIdFromRedis)){stringRedisTemplate.delete(STOCK_LOCK + orderId);
}

  但是这样写， 解锁和之前的加锁设置超时时间有同样的问题，都是操作分为了两步，不能保证原子性。 在解锁的判断上，Redis并没有提供原子性的命令，需要自己去通过lua脚本实现。

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  经过四版改动，自己用Redis实现的分布式锁已经基本可用了，但是深究下来依旧存在一些问题或不足：

1. 如果执行业务代码的时间，超过了设置的锁超时时间，当前逻辑是没有自动续期的。
2. 当前的逻辑不支持锁重入。
3. 当前的逻辑没有实现重试机制，获取不到锁的线程无法进行重试。

二、Redisson实现分布式锁核心源码分析

  相比较于自己通过set NX EX + lua脚本实现的分布式缓存锁，Redisson是更为成熟的方案，也推荐在生产环境使用。Redisson分布式锁在API层面是非常简单的：

public class RedissonLockDemo {@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Resourceprivate Redisson redisson;private final String STOCK_PREFIX = "stock:";private final String STOCK_LOCK = "stock:lock:";public void deduceStock(int orderNum, int orderId) {//获取分布式锁RLock lock = redisson.getLock(STOCK_LOCK + orderId);try {//加分布式锁，可以指定超时时间，没有指定超时时间默认30s，底层会自动续期。lock.lock();//业务代码int stockNumber = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get(STOCK_PREFIX + orderId));if (stockNumber > 0) {stockNumber = stockNumber - orderNum;}stringRedisTemplate.opsForValue().set(STOCK_PREFIX + orderId, String.valueOf(stockNumber));} catch (Exception e) {} finally {lock.unlock();}}
}

  关键代码：

//获取分布式锁
RLock lock = redisson.getLock(STOCK_LOCK + orderId);
//加分布式锁，可以指定超时时间，没有指定超时时间默认30s，底层会自动续期。
lock.lock();
//解锁
lock.unlock();

2.1、加锁核心源码

  跟踪lock.lock();，进入lockInterruptibly：

  首先第一次加锁，进入的是tryAcquire方法，最终的核心逻辑是：

  底层执行的是一段lua脚本，lua脚本和pipeline类似，也是可以将命令批量执行。虽然脚本中分了很多条命令，但是其他客户端要等到当前客户端的lua脚本全部执行完，才能执行脚本。

• KEYS[1]：是作为当前分布式锁的Key，也就是用户在redisson.getLock时传入的。
• ARGV[1]：是默认的超时时间，30s。
• ARGV[2]：是当前线程的唯一标识，用线程ID拼接上UUID。

# 加锁的逻辑
# 当前分布式锁的key不存在
"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
#	调用hset命令，key是分布式锁的key，value的key是当前线程的唯一标识，用线程ID拼接上UUID。 value是1（重入次数）
"redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
#  设置超时时间
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
# 返回null
"return nil; " +
"end; " +
# 重入的逻辑
# 当前分布式锁的key存在，并且是当前线程持有
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
# 重入次数 + 1
"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
# 设置超时时间
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
# 返回null 
"return nil; " +
"end; " +
# 查询指定键的剩余生存时间，并且返回
"return redis.call('pttl', KEYS[1]);"

  上面这个脚本的执行，包含了可重入锁和初次加锁的逻辑，最终还会返回当前锁的剩余时间。

2.2、锁续期核心源码

  Redisson锁的续期，也称为看门狗机制。如果要实现锁续期，常见的设计思想是在业务线程执行时，开启一个守护线程，对业务线程进行监控，如果锁到期，业务线程还没有执行完，就执行续期的逻辑
  在Redisson中的实现，调用完tryLockInnerAsync方法后，会回调operationComplete，通过future.getNow();获取到加锁的结果，上面的lua脚本，在加锁成功和重入成功后，都会返回null。

  进入scheduleExpirationRenewal方法，该方法就是实现续期的核心方法实现，类似于一个延迟任务的线程池，延迟30/3 = 10s执行，整个方法分为两部分
  首先依旧是执行一段lua脚本**（KEYS[1]，ARGV[2]，ARGV[1] 和第一段加锁时的lua脚本参数含义相同）**

# 当前分布式锁的key存在，并且是当前线程持有
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
# 进行续期30s
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
# 续期成功就返回1
"return 1; " +
"end; " +
# 否则返回 0 
"return 0;",

  第二部分则是拿到lua脚本执行的结果，递归调用scheduleExpirationRenewal方法，延迟10s执行，最终的结果是每隔10s进行一次续期，每次续期30s

2.3、重试机制核心源码

  加锁时的lua脚本，如果没有加锁或者重入成功，那么最终返回的是key的剩余生存时间：

  返回到方法的最外层，在lockInterruptibly中执行自旋重试的逻辑。这里的自旋重试并非是在while循环中不断地循环，而是有一定的间隔时间。
  在进入while循环后首先会再次尝试获取锁，如果失败了，就通过Semaphore的API，在规定的TTL毫秒内尝试获取许可，如果有其他线程释放（即唤醒），当前线程就会继续执行。如果超时仍未获取到许可，则返回 false。

  如果业务代码执行的时间短于设置的锁超时时间，那么其他等待锁的线程并不会阻塞到超时时间后再去竞争锁，在执行while循环之前，会通过redis的发布订阅模型，将自身存入一个队列中。

  唤醒队列中元素的逻辑，在解锁中。

2.4、解锁核心源码

  解锁同样是通过lua脚本，将判断线程标识和解锁组成原子性的操作，解锁的lua脚本在unlockInnerAsync方法中：

• KEYS[1]：当前分布式锁的key
• KEYS[2]：当前分布式锁的key 拼接上 redisson_lock__channel
• ARGV[1]：解锁消息标识，默认0L
• ARGV[2]：锁超时释放时间
• ARGV[3]：当前线程的唯一标识，用线程ID拼接上UUID。

  主线程在解锁的时候会往队列中发送给一条消息，唤醒等待线程：

• 当前锁不存在，超时释放了
• 存在并且解锁成功

# 当前key对应的分布式锁不存在
"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
# 发布解锁消息标识到当前分布式锁的key 拼接上 redisson_lock__channel
"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
# 返回1
"return 1; " +
"end;" +
# 当前key对应的分布式锁非本线程持有
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +
# 返回null
"return nil;" +
"end; " +
# 可重入锁的解锁，重入次数 - 1
"local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +
# 重入次数>0
"if (counter > 0) then " +
# 重新设置超时时间
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
# 返回
"return 0; " +
"else " +
# 删除当前key对应的分布式锁
"redis.call('del', KEYS[1]); " +
# 发布解锁消息标识到当前分布式锁的key 拼接上 redisson_lock__channel
"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
# 返回1
"return 1; "+
"end; " +
"return nil;",

  消费者 （正在阻塞等待的线程） 接受到了消息，会回调LockPubSub的onmessage方法，被唤醒然后重新争抢锁。

总结